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GPT-3を活用ã™ã‚‹ã“ã¨ã§è‡ªç„¶è¨€èªžã‹ã‚‰ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’自動生æˆï½œSangmin Ahn
ã“ã‚“ã«ã¡ã¯ã€Choimirai School ã®ã‚µãƒ³ãƒŸãƒ³ã§ã™ã€‚ ã€ä¸»è¦ãªã‚¢ãƒƒãƒ—デート】 （2020.07.22）グーグルシート用ã®é–¢æ•°ã€gpt3() ã‚’è¿½åŠ ï¼ˆ2020.07.22）Repl.it ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ä»•æ§˜èª¬æ˜Žãƒ„ãƒ¼ãƒ«ã‚’è¿½åŠ ï¼ˆ2020.07.20）Reactã§TODOリストã®ã‚¢ãƒ—リを生æˆã™ã‚‹å‹•ç”»ã‚’è¿½åŠ 0 ã¯ã˜ã‚ã«2020å¹´5月28æ—¥ã«ç™ºè¡¨ã•ã‚ŒãŸã€GPT-3。 GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners, by @notTomBrown et al. “We train GPT-3, an autoregressive language model with 175 billion parameters, 10x more than any previous non-sparse language model, and test its
GPT-3ãŒAPI経由ã§åˆ©ç”¨å¯èƒ½ã«
１．GPT-3ãŒAPI経由ã§åˆ©ç”¨å¯èƒ½ã«ã¾ã¨ã‚ ・GPT-2比ã§100å€è¿‘ã„性能をæŒã¤ã¨æŽ¨æ¸¬ã•ã‚Œã‚‹GPT-3ãŒç™ºè¡¨ã•ã‚ŒAPI経由ã§ä½¿ç”¨å¯èƒ½ã«ãªã‚‹ ・テã‚ストを入力ã™ã‚‹ã¨ãƒ†ã‚ストを出力ã™ã‚‹ã¨ã„ã†éžå¸¸ã«æ±Žç”¨çš„ãªAPIã§å¾®èª¿æ•´ã‚‚å¯èƒ½ ・ç¾æ™‚点ã§ã¯é™ã‚‰ã‚ŒãŸæ©Ÿé–¢ã¨ãƒ—ライベートベータを行ã£ã¦ã„る段階ã ãŒå¾…ã¡ãƒªã‚¹ãƒˆç™»éŒ²ã¯å¯èƒ½ ２．GPT-3ã¨ã¯ï¼Ÿ 以下ã€openai.comより「OpenAI APIã€ã®æ„訳ã§ã™ã€‚元記事ã®æŠ•ç¨¿ã¯2020å¹´6月11æ—¥ã€Greg Brockmanã•ã‚“ã€Mira Muratiã•ã‚“ã€Peter Welinderã•ã‚“ã€ãã—ã¦OpenAIã«ã‚ˆã‚‹æŠ•ç¨¿ã§ã™ã€‚ 人間ãŒèªã‚“ã§ã‚‚ä¸è‡ªç„¶ã§ã¯ãªã„æ–‡ç« ã‚’å¹¾ã‚‰ã§ã‚‚作り出ã™äº‹ãŒå‡ºæ¥ã‚‹ã®ã§ã€Œãƒ•ã‚§ã‚¤ã‚¯ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ã‚¹ãŒä½œã‚Šæ”¾é¡Œã«ãªã£ã¦ã—ã¾ã†ï¼ã€ã¨å±æƒ§ã•ã‚Œã¦ä¸€èˆ¬å…¬é–‹ãŒå»¶æœŸã•ã‚ŒãŸGPT-2ãŒç™»å ´ã—ãŸã®ã¯2019å¹´2月ã®äº‹ã§ã™ãŒã€å…ˆæ—¥ã€ãã®å¾Œç¶™ã§ã‚ã‚‹GPT-3ã€ãŠãらãã¯
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